Habibi, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 1  (Januari  2024) Hal. 52-61

## Improvisasi Metode Biseksi pada Maximum Power Point Tracking (MPPT) dengan Menggunakan Algoritma Incremental Conductance
Muhammad Nizar Habibi a, *, Novie Ayub Windarko a , Moh. Zaenal Efendi a , Rachma Prilian Eviningsih a , Luki Septya Mahendra a , Sony Junianto b
a Departemen Teknik Elektro, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Kampus PENS, Jalan Raya ITS, Sukolilo, Surabaya 60111
b Departemen Teknik Mekanika dan Energi, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
Kampus PENS, Jalan Raya ITS, Sukolilo, Surabaya 60111
*E-mail: nizar@pens.ac.id

## Abstract
The  solar  energy  potential  reaches  207.8  GWp  in  Indonesia,  providing  numerous  opportunities  to harness renewable energy. One approach is utilizing solar  panels; however, these panels have a low energy conversion rate. Maximum Power Point Tracking (MPPT) is a technique that can maximize the performance of solar panels to consistently generate maximum power. Bisection MPPT is implemented in the system due to its ease of implementation, but it performs less effectively under low irradiance. The  Incremental  Conductance  algorithm  is  a  suitable  choice  for  improving  Bisection  MPPT.  Apart from  being  easy  to  implement,  the  Incremental  Conductance  algorithm  is  not  dependent  on  the characteristics of the solar panel. It also features Variable Step Size to eliminate ripple when reaching the maximum power of the solar panel. Incremental Conductance MPPT can enhance Bisection MPPT with a maximum increase of 17,483 Watts. The Bisection-Incremental Conductance MPPT algorithm takes  2.122  seconds  to  reach  the  maximum  power  of  the  solar  panel,  generating  1.89  x  10^6  Ws  of energy  for  0.4  seconds.  It  yields  the  highest  value  compared  to  Bisection  MPPT  and  Incremental Conductance MPPT.

## Kata kunci: Maximum Power Point Tracking, Bisection, Incremental Conductance

## Abstrak
Potensi  energi  surya  mencapai  207,8  GWp  di  Indonesia,  sehingga  banyak  kesempatan  untuk  bisa memanfaatkan  ketersediaan  energi  terbarukan  tersebut.  Salah  satu  cara  adalah  menggunakan  panel surya,  akan  tetapi  panel  surya  memiliki  tingkat  konversi  energi  yang  rendah. Maximum Power  Point Tracking (MPPT) merupakan teknik yang bisa memaksimalkan peforma panel surya untuk selalu bisa menghasilkan daya maksimal dari panel surya.  MPPT Biseksi diimplementasikan pada sistem karena sangat mudah dalam implementasi tetapi pada iradiasi rendah peforma MPPT kurang bagus. Algoritma Incremental Conductance merupakan pilihan algoritma yang tepat untuk bisa digunakan memperbaiki MPPT  Biseksi.  Selain  mudah  dalam  implementasi,  algoritma Incremental  Conductance juga  tidak tergantung  pada  karakteristik  dari  panel  surya.  Algoritma Incremental  Conductance juga  dilengkapi dengan Variable  Step  Size yang  digunakan  untuk  menghilangkan ripple ketika  sudah  mencapai  daya maksimal dari panel surya. MPPT Incremental Conductance bisa memperbaiki MPPT Biseksi dengan kenaikan  tertinggi  sebesar  17.483  Watt.  Algoritma  MPPT  Biseksi- Incremental  Conductance memerlukan  waktu  selama  2.122  detik  untuk  mencapai  daya  maksimal  panel  surya  dan  bisa menghasilkan  energi  sebesar  1.89  x  10 6 Ws  selama  0.4  detik  dan  menghasilkan  nilai  tertinggi  jika dibandingkan dengan MPPT Biseksi dan MPPT Incremental Conductance .
Kata kunci: Maximum Power Point Tracking , Biseksi, Incremental Conductance

## 1. Pendahuluan
Energi surya merupakan energi yang bersifat energi terbarukan, sehingga selalu tersedia di alam, memiliki kapasitas yang  besar,  dan  sangat  cepat  memperbaruhi  kapasitas  energinya.  207,8  GWp  merupakan  potensi  energi  surya  di Indonesia [1], dengan potensi sebesar itu maka sangat besar sekali kesempatan untuk memanfaatkan energi surya. Panel surya merupakan salah satu pelaratan yang bisa digunakan memanfaatkan energi surya. Kinerja dari panel surya sangat bergantung  dari  seberapa  besar  intensitas  cahaya  matahari  dan  suhu  yang  diterima  oleh  panel  surya  [2].  Efektifitas konversi  energi  yang  dihasilkan  merupakan  salah  satu  kelemahan  dari  panel,  sehigga  dibutuhkan Maximum  Power Point Tracking (MPPT) untuk meningkatkan efektifitas konversi energi dari panel surya [3].
Metode MPPT tidak hanya bisa meningkatkan daya yang dihasilkan oleh panel surya dan meningkatkan energi yang dihasilkan  ke  beban,  tetapi  juga  dapat  meingkatkan  masa  operasi  dari  panel  surya  [4].  Pada  umumnya,  MPPT
Habibi, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 1  (Januari  2024) Hal. 52-61
diimplementasikan di konverter daya dengan pengaturan nilai duty cycle untuk menghasilkan daya terbesar panel surya [5].  Nilai duty  cycle diatur  mulai  dari  nilai  terkecil  sampai  terbesar  dengan  range  tertentu  untuk  mendapatkan  daya maksimal dari panel surya yang disebut dengan tracking . Nilai tracking yang didapatkan adalah nilai tegangan dan arus yang  hasil  dari  keduanya  adalah  dikalkulasi  menjadi  nilai  saya  dari  panel  surya.  Hubungan  tegangan  dan  arus  pada panel surya bersifat nonlinear, sehingga tidak mudah untuk mengimplementasikan MPPT pada sistem [6].
Pada saat ini, banyak peneliti yang mengembangkan metode MPPT untuk tracking Maximum Power Point (MPP) pada panel surya. Ada empat kategori klasifikasi dari MPPT berdasarkan jenis metode tracking , yaitu Metode Klasik, Metode Kendali Cerdas, Metode Optimasi, dan Metode Hybrid atau Gabungan [7]. Metode Klasik diantaranya adalah Perturb and Observe (P&O) [8], Incremental Conductance (InC) [9], Look-Up Table-Based MPPT (LTB MPPT) [10], Metode  Kendali  Cerdas  seperti Artificial  Neural  Network (ANN)  [11], Fuzzy  Logic  Controller (FLC)  [12],  Metode Optimasi  seperti Particle  Swarm  Optimization (PSO)  [13], Differential  Evolution (DE  [14], GreyWolf  Optimization (GWO)  [15]  dan  Metode Hybrid seperti Seagull  Optimizer  and  Modified  Perturb  and  Observe [16], Particle  Swarm Optimization-Perturb and Observe (PSO-P&O) [17]. Metode MPPT Klasik merupakan metode yang sangat sederhana dalam  implementasi  sehingga  mudah  dalam  penerapan.  Metode  klasik  juga  berada  pada  kemampuan  terbaik  ketika kondisi  iradiasi  matahari  stabil  dan  konstan  [18].  Tetapi  metode  klasik  akan  memunculkan  osilasi  yang  tinggi  pada daerah  MPP  sehingga  menghasilkan  performa  yang  kurang  bagus.  Metode  MPPT  Kendali  Cerdas  dan  Optimasi merupakan metode MPPT yang memiliki kemampuan lebih baik dari Metode Klasik tetapi dalam penerapan nya akan sulit karena klompeksitas susuna algoritma [19].
Motode  Biseksi  merupakan  salah  satu  Metode  Klasik  yang  bisa  diaplikasikan  untuk  MPPT  [20].  Metode  Biseksi menerapkan Bisection  Search  Theorem (BST)  tanpa  memerlukan  komputasi  turunan,  sehingga  untuk  implementasi lebih mudah. Akan tetapi dalam penerapan MPPT Biseksi terpadat kendala, MPPT Biseksi tidak bisa mendapatkan daya maksimum  dari  panel  surya  ketika  iradiasi  rendah.  Sering  kali  MPPT  Biseksi  tidak  tepat  dalam  menentukan  daya maksimum  dari  panel  surya  ketika  iradiasi  turun.  Sehingga  diperlukan  algoritma  tambahan  atau hybrid untuk  bisa memperbaiki  peforma  dari  MPPT  Biseksi.  Algoritma Incremental  Conductance merupakan  pilihan  tepat  untuk  bisa memperbaiki peforma dari Biseksi MPPT. Algoritma Incremental Conductance dapat mencari daya masimal dari panel surya berdasarkan data dari tegangan dan arus dari panel surya serta tidak perlu memperhatika karakteristik dari panel surya sehingga lebih mudah untuk di implementasi pada sistem [21].
Pada  penelitian  ini  dirancang  sistem  MPPT  yang  dapat  memperbaiki  MPPT  Biseksi  dengan  menggunakan Algoritma Incremental Conductance sehingga MPPT bisa bekerja disemua nilai iradiasi matahari. Pada saat awal sistem bekerja,  MPPT  Biseksi  akan  mencari  nilai  daya  maksimum  dari  panel  surya.  Kemudian  Algoritma Incremental Conductance bekerja  untuk  memperbaiki  hasil  pencapaian  daya  maksimum  dari  MPPT  Biseksi  apabila  masih  belum mencapai nilai maksimal dari panel surya. Pada Algorima Incremental Conductance akan dilengkapi dengan Variable Step Size yang digunakan untuk menghilangkan ripple steady state ketika MPPT sudah mencapai daya maksimal dari panel surya.

## 2. Material dan Metode Penelitian
2.1. Desain Sistem
Sistem MPPT menggunakan satu panel surya dengan kapasitas 100 WP dilengkapi dengan sensor arus dan sensor tegangan yang digunakan untuk membaca nilai arus dan tegangan dari panel surya.

## Gambar 1. Desain Sistem MPPT
Hasil  pembacaan  nilai  arus  dan  tegangan  kemudian  dikalkulasi  untuk  mendapatkan  nilai  daya  dari  panel  surya. Nilai daya juga digunakan untuk umpan balik dari algoritma dalam mencapai daya maksimal dari panel surya dengan melakukan perubahan nilai duty cycle pada konverter daya. Gambar desain sistem ditunjukkan pada Gambar 1.
Habibi, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 1  (Januari  2024) Hal. 52-61

## 2.2. Panel Surya
Panel  Surya  merupakan  komponen  utama  dari  sistem  MPPT,  karena  tujuan  utama  dari  MPPT  adalah  untuk meningkatkan  efisiensi  konversi  energi  dari  panel  surya.  Gambar  2  merupakan  rangkaian  ekivalen  dari  panel  surya. Berdasarkan Gambar 2, maka persamaan arus yang bisa dihasilkan oleh panel surya ditunjukkan pada Persamaan (1). I pv dan V pv merupakan arus dan tegangan yang dihasilkan oleh panel surya, I s merupakan arus jenuh serta I ph merupakan arus  yang  dihasilkan  oleh  panel  surya  ketika  terkena  iradiasi  matahari. n merupakan  faktor  kualitas  diode, R sh dan R s merupakan nilai resistor paralel dan seri pada panel surya.
Gambar 2. Rangkaian Ekivalen Panel Surya
1 pv pv s s t V I R pv pv s nN V pv ph s sh V I R I I I e R + + = − − −        
(1)
Arus I ph sepenuhnya tergantung pada iradiasi matahari dan dapat dihitung nilai nya menggunakan Persamaan (2). I sc merupakan  nilai  arus  hubung  singkat  dari  panel  surya, k i merupakan  koefisien  suhu  arus  hubung  singkat, G merupakan nilai iradiasi matahari. serta T r merupakan suhu sel surya. Tabel 1 menunjukkan datasheet panel surya yang digunakan untuk sistem MPPT. Gambar 3 menunjukkan kurva karakteristik panel surya dengan beberapa nilai iradiasi matahari dengan menggunakan data panel surya sesuai dengan Tabel 1.
( ) ( ) 1000 ph sc i r G I I k T T = + − (2)
Tabel 1. Datasheet Panel Surya

## POLYCRYSTALINE
Maximum Power Pmax 100 W Maximum Power Voltage Vmp 17.6 V Maximum Power Current Imp 5.69 A Open Circuit Voltage Voc 22.6 V Short Circuit Current Isc 6.09 A
Standard Test Condition: Temp = 25 °C ; Irradiance = 1000 W/m 2
Habibi, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 1  (Januari  2024) Hal. 52-61
Gambar 3. Kurva Karakteristik (P-V) Panel Surya

## 2.3. Konverter Daya
Konverter daya pada sistem MPPT digunakan untuk mencari daya maksimal yang bisa dihasilkan oleh panel surya pada  iradiasi  matahari  tertentu.  Proses  pencarian  daya  maksimal  dari  panel  surya  dilakukan  dengan  mengubah-ubah nilai duty  cycle pada  konverter  daya.  Jenis  konverter  yang  digunakan  pada  sistem  MPPT  menggunakan  tipe Buck Converter. Gambar 4 menunjukkan rangkaian dari Buck Converter .
Gambar 4. Rangkaian Buck Converter
. o s V V D =
(3)
( ) min 1 2 D R L f − = (4) ( ) 2 1 8 / o o o D C L V V f − = 
(5)
Tabel 2. Parameter Konverter Daya
Parameter Nilai Induktor 244.21 µH Kapasitor 20.98 µF Resistor 31 Ω Frekuensi 40 kHz
Nilai  parameter  pertama  dalam  mendesain Buck  Converter adalah  dengan  mencari  nilai duty  cycle desain  yang didapatkan  dengan  menggunakan  Persamaan  (3).  Setelah  didapatkan  nilai duty  cycle desain,  maka  tahap  selanjutnya
Habibi, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 1  (Januari  2024) Hal. 52-61
adalah mencari nilai induktor dengan menggunakan Persamaan (4). f merupakan frekuensi switching dengan nilai 40k Hz. Niali kapasitor output dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (5). Δ V o /V o merupakan nilai ripple tegangan output. Pada sistem MPPT digunakan beberapa parameter sesuai pada Tabel 2.
2.4. Algotima MPPT Biseksi-Incremental Conductance
Metode Biseksi merupakan metode pencarian setengah interval pada area data pencarian [22]. Pada sistem MPPT, area data pencarian adalah range nilai duty cycle. Ada dua titik duty cycle yang diambil oleh Metode Biseksi, kemudian diolah oleh Meotde Biseksi dengan menghasilkan duty cycle yang baru dengan menggunakan persamaan (6).
1 2 2 new D D D + = (6)
Habibi, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 1  (Januari  2024) Hal. 52-61
D new merupakan nilai duty cycle baru, D 1 merupakan nilai duty cycle pada titik pertama dan D 2 merupakan nilai duty cycle pada titik kedua. Perubahan nilai duty cycle berdasarkan nilai daya yang dihasilkan oleh panel surya. Nilai P 1 yang  dihasilkan  oleh D 1 akan  dibandingkan  dengan  nilai P 2 yang  dihasilkan  oleh D 2, apabila  nilai P 1 lebih  besar  dari pada P 2 maka nilai D 2 akan digantikan oleh D new , apabila nilai P 2 lebih besar dari pada P 1 maka nilai D 1 akan digantikan oleh D new .  Gambar  5  merupakan Flowchart MPPT  Biseksi- Incremental  Conductance .  MPPT  Biseksi  akan  bekerja pertama kali untuk mendapatkan daya maksimal dari panel surya, kemudian ketika ada perbedaan daya panel surya baru yang  dihasilkan  daripada  daripada  daya  panel  surya  lama  kurang  dari  10%  maka  MPPT  akan  berpindah  pada  MPPT Incremental  Conductance. MPPT Incremental  Conductance akan  mengkoreksi  nilai  daya  yang  dihasilan  oleh  MPPT Biseksi untuk menghasilkan daya maksimal dari panel surya yang sebenarnya.
MPPT Incremental  Conductance dilengkapi  dengan  persamaan variable  step-size yang  digunakan  untuk mengurangi osilasi saat kondisi steady. Persamaan variabel step-size menggunakan Persamaan (7). N merupakan nilai konstanta  dari variabel  step-size ,  dan  tanda  ±  merupakan  penyesuaian  kondisi  kerja  dari  Algoritma Incremental Conductance.
pv step pv pv dP N I dV  =  (7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  mengubah  nilai  iradiasi  matahari  untuk  melihat  respon  algoritma  dari  MPPT Biseksi- Incremental Comductance .
Habibi, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 1  (Januari  2024) Hal. 52-61
Daya  yang  dihasilakan  oleh  panel  surya  akan  diolah  terlebih  dahulu  oleh  MPPT  Biseksi,  kemudian  MPPT Incremental Conductance akan memperbaiki hasil MPPT yang dihasilkan oleh MPPT Biseksi, hal tersebut dapat dilihat pada Gambar 6. Gambar 6 terdiri dari dua jenis percobaan dengan nilai iradiasi yang berbeda. Gambar 6a merupakan hasil dari pengujian algoritma pada nilai iradiasi 525 W/m 2 dan Gambar 6b merupakan pengujian pada nilai iradiasi 650 W/m 2 . Pada pengujian ada dua jenis garis, garis merah merupakan nilai daya maksimum yang tersedia serta garis biru merupakan nilai tracking MPP dari algoritma.  Sehingga bisa dikaitkan bahwa tracking pada garis biru, pada akhirnya harus bisa mencapai nilai yang mendekati dengan garis merah.
Pada  awal  pengujian  MPPT  Biseksi  melakukan tracking untuk  mencari  nilai  daya  maksimum  dari  panel  surya, tetapi karena kurang maksimal maka ada beberapa kondisi iradiasi, MPPT Biseksi tidak bisa mencapai daya maksimal dari  panel  surya.  Kemudian  setelah  MPPT  Biseksi  sudah  selesai  melaksanakan  tugasnya,  MPPT Incremental Conductance melakukan  penyempurnaan  hasil tracking dari  MPPT  Biseksi.  MPPT Incremental  Conductance bisa mencapai  nilai  daya  maksimum  dari  panel  surya.  Tabel  3  merupakan  hasil  pengujian  dengan  berbagai  nilai  iradiasi matahari. Pengujian  dengan berbagai nilai iradiasi matahari  dilakukan untuk  melihat karakteristik dari  algoritma pada berbagai  kondisi  iradiasi  matahari.  Pengujian  dilakukan  sebanyak  tujuh  kali  pada  interval  nilai  iradiasi  750  W/m 2 sampai  486  W/m 2 .  Pada  pengujian  dilakukan  pengamatan  pada  nilai  daya  maksimal  yang  bisa  dihasilkan  oleh  panel surya,  hal  ini  digunakan  sebagai  pembanging  nilai  yg dihasilkan  oleh  MPPT.  Kemudian  data  yg  diamati  adalah  daya yang dihasilkan  oleh  masing-masing  algoritma,  baik  MPPT  Biseksi  maupun  MPPT Incremental  Conductance .  Kedua MPPT  tersebut  diamati  untuk  melihat  seberapa  besar  kenaikan  daya  yang  dihasilkan  oleh  MPPT Incremental Conductance .

## Tabel 3. Hasil Pengujian Algoritma MPPT
Iradiasi Matahari (W/m 2 ) Daya Maksimal (Watt) Tracking MPPT Biseksi (Watt) Tracking MPPT Incremental Conducntance (Watt) Kenaikan Daya (Watt) 750 74.633 56.788 74.631 17.843 712 71.058 55.98 71.056 15.076 683 68.059 55.002 68.058 13.056 650 64.687 53.86 64.684 10.824 567 56.932 51.555 56.92 5.365 525 52.475 49.235 52.46 3.225 486 48.511 46.984 48.504 1.52
Kenaikan  daya  terbesar  terjadi  pada  iradiasi  750  W/m 2 dengan  kenaikan  sebesar  17.843  Watt.  Nilai  tersebut didapatkan  dari  selisih  hasil tracking MPPT  dari Incremental  Conductance dan  Biseksi.  Daya  yang  dihasilkan  oleh MPPT Biseksi paling besar adalah 56.788 Watt dan yang terkecil adalah 46.984 Watt. Hal ini terjadi karena pada MPPT Biseksi tidak menemukan nilai duty cycle yang sesuai untuk bisa mencapai daya maksimal dari panel surya. Nilai duty cycle yang  diolah  oleh  MPPT  Biseksi  terbatas  pada  range  interval  yang  sudah  ditentukan,  sehingga  masih  kurang fleksibel untuk bisa mencapai nilai duty cycle pada daya maksimal dari panel surya.
Pengujian selanjutnya adalah pengujian dengan menggunakan tiga jenis algoritma MPPT yang berbeda. MPPT yang diajukan  pada  penelitian  ini  adalah  MPPT  Biseksi- Incremental  Conductance, sehingga  untuk  algoritma  pembanding adalah MPPT Biseksi dan MPPT Incremental Conductance . Pengujian dilakukan pada satu nilai iradiasi matahari yaitu pada  iradiasi  615  W/m 2 .  Pada  Gambar  7a  merupakan  pengujian  MPPT  menggunakan  Biseksi- Incremental Counductance ,  pada  grafik tracking menunjukkan  bahwa  MPPT Incremental  Conductance dapat  memperbaiki  nilai daya yang dihasilkan oleh MPPT Biseksi dan pada saat kondisi steady tidak ada ripple , hal ini dikarenakan pada MPPT Incremental  Conductance sudah  dilengkapi  dengan Variabel  Step  Size .  Gambar  7b  merupakan tracking MPPT algoritma Biseksi dengan menghasilkan nilai daya yg tidak bisa mencapai daya maksimal dari panel surya, tetapi MPPT Biseksi memiliki kecepatan yang lebih cepat jika di bandingkan dengan MPPT Biseksi- Incremental Conductance. Hal ini dikarenakan susunan  kerja dari MPPT Incremental  Conductance berada dipaling akhir atau setelah MPPT  Biseksi bekerja  pada  algoritma  MPPT  Biseksi- Incremental  Conductance .  Gambar  7c  merupakan tracking MPPT Incremental Conductance ,  bentuk tracking yang  dihasilkan  berbeda  dengan  kedua  algoritma  MPPT  yang  lainnya.  Hal  tersebut dikarenakan  cara  kerja  dari  MPPT Incremental  Conductance yang  berdasarkan  perubahan  daya  dan  tegangan sebelumnya.
Gambar 7. Perbandingan MPPT (a) Biseksi- Incremental Conductance (b) Biseksi (c) Incremental Conductance
Pada  kondisi steady  state juga  mengalami ripple hal  ini  merupakan  sifat  dasar  dari  MPPT Incremental Conductance yang tidak akan diam meskipun sudah berada pada konsisi steady state . Jika di bandingkan dengan MPPT Biseksi- Incremental Conductance dalam hal kecepatan tracking , MPPT Incremental Conductance memiliki waktu yang lebih  lama, hal  ini dikarenakan  penambahan  nilai tracking dari  algoritma.  Semakin  kecil  nilai  penambahan  nya  maka akan  semakin  lama  proses tracking tetapi ripple yang  dihasilkan  juga  menjadi  lebih  kecil. Tabel  4  merupakan  data pengujian dari ketiga algoritma MPPT.

## Tabel 4. Data Perbandingan MPPT
Algoritma MPPT Daya Maksimal (Watt) Tracking Daya (Watt) Kecepatan Tracking (s) Ripple saat Steady Biseksi- Incremental Conductance 61.351 61.35 2.122 Tidak Biseksi 52.877 1.593 Tidak Incremental Conductance 61.35 3.009 Ya
Pengujian  selanjutnya  adalah  pengujian  untuk  mengetahui  besaran  energi  yang  dihasilkan  oleh  masing-masing algoritma  MPPT.  Pengujian  tetap  pada  nilai  iradiasi  615  W/m 2 dan  membandingkan  tiga  metode  MPPT  yaitu  MPPT Biseksi- Incremental  Conductance, MPPT  Biseksi,  serta  MPPT Incremental  Conductance .  Tabel  5  merupakan  nilai perbandingan  data  energi  yang  dihasilkan  oleh  masing-masing  algoritma.  Nilai  Energi  tertinggi  yang  dihasilkan  pada MPPT Biseksi- Incremental Conductance sebesar 1.89 x 10 6 Ws, nilai tertinggi kedua pada MPPT Biseksi sebesar 1.67 x 10 6 Ws dan yg terendah pada MPPT Incremental Conductance dengan nilai 1.59 x 10 6 Ws. Nilai energi didapatkan dari pengujian algoritma selama 0.4 detik. Gambar 8 merupakan grafik perbedaan energi yang dihasilkan oleh masing- masing algoritma.
Tabel 5. Nilai Energi yang Dihasilkan oleh Algoritma
Algoritma MPPT
Energi (Ws) x10 6 Biseksi- Incremental Conductance 1.89 Biseksi 1.67 Incremental Conductance 1.59
Habibi, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 1  (Januari  2024) Hal. 52-61
Gambar 8. Energi yang Dihasilkan oleh Algoritma

## 4. Kesimpulan
Maximum Power Point Tracking (MPPT) merupakan suatu teknik untuk bisa memaksimalkan daya yang dihasilkan oleh  panel  surya,  sehingga  konversi  energi  yang  dihasilkan  oleh  panel  surya  akan  selalu  maksimal.  MPPT  Biseksi merupakan  salah  satu  teknik  MPPT  yang  sederhana  dalam  implementasi,  akan  tetapi  dalam  berbagai  kondisi  iradiasi MPPT  Biseksi  tidak  bisa  mendapatkan  daya  maksimal  dari  panel  surya.  Sehingga  dalam  penelitian  ini  dilakukan pengujian perbaikan MPPT Biseksi dengan menggunakan MPPT Incremental Conductance . Hasil menunjukkan bahwa MPPT Incremental Conductance bisa memperbaiki hasil MPPT Biseksi untuk bisa mencapai daya maksimal dari panel surya dengan kenaikan nilai tertinggi sebesar 17.843 Watt. MPPT Biseksi- Incremental Conductance memerlukan waktu selama 2.122 detik untuk bisa mencapai daya maksimal dari panel surya dan tidak ada ripple pada kondisi steady karena pada MPPT sudah dilengkapi Variable Step Size. Energi yang dihasilkan oleh algoritma juga besar, mencapai 1.89 x 10 6 Ws, lebih besar jika dibandingkan MPPT Biseksi dan MPPT Incremental Conductance .

## Daftar Pustaka
[1] Afif, F., Martin, A., 2022, “Tinjauan Potensi dan Kebijakan Energi Surya di Indonesia,” 6: 43-52.
[2] Putri, S.W., Marausna, G., Prasetyo, E.E., 2022, “ANALISIS PENGARUH INTENSITAS CAHAYA MATAHARI TERHADAP DAYA KELUARAN PADA PANEL SURYA,” 8: 29-37.
[3] Peng, B.R., Ho, K.C., Liu, Y.H., 2017, “A novel and fast MPPT method suitable for both fast changing and partially shaded conditions,” 65: 3240 – 3251.
[4]  Motahhir,  S.,  Ghzizal,  A.E.,  Sebti,  S.,  Derouich,  A.,  2018,  “Modeling  of  Photovoltaic  System  with  Modified Incremental Conductance Algorithm for Fast Changes of Irradiance,” 2018: 1-13.
[5]  Li,  L.,  Wang,  H.,  Chen,  X.,  Bukhari,  A.A.S.,  Cao,  W.,  Chai,  L.,  Li,  B.,  2019,  “High  Efficiency  Solar  Power Generation with Improved Discontinuous Pulse Width Modulation (DPWM) Overmodulation Algorithms,” 12: 1-18. [6]  Sahu,  H.S.,  Kumar,  S.,  Nayak,  S.K.,  2018,  “Maximum  Power  Point  Estimation  of  a  PV  Array  by  Using  Improve Bisection Method,” IEEE, Bangkok.
[7]  Katche,  M.L.,  Makokha,  A.B.,  Zachary,  S.O.,  Adaramola,  M.S.,  2023,  “A  Comprehensive  Review  of  Maximum Power Point Tracking (MPPT) Techniques Used in Solar PV Systems,” 16: 1-23.
[8] Azmi, B., Abner, J.H., Prasepvianto, E.B., Saputra, H., 2018, “REVIEW PERBANDINGAN TEKNIK MAXIMUM POWER POINT TRACKER (MPPT) UNTUK SISTEM PENGISIAN DAYA MENGGUNAKAN SEL SURYA,” 16: 111-122.
[9]  Raharja,  L.P.S.,  Eviningsih,  R.P.,  Ferdiansyah,  I.,  Yanaratri,  D.S.,  2020,  “Penggunaan  Daya  Panel  Surya  Dengan MPPT Bisection Pada Proses Charging Baterai,” 9: 24-33.
[10] Yue, X., Geng, D., Chen, Q., Zheng, Y., Gao, G., Xu, L., 2021, “2-D lookup table based MPPT: Another choice of improving the generating capacity of a wave power system,” 179: 625-640.
[11] Habibi, M.N., Jati, M.S.W., Windarko, N.A., Tjahjono, A., 2020, “Maximum Power Point Tracking Menggunakan Algoritma Artificial Neural Network Berbasis Arus Hubung Singkat Panel Surya,” 16: 57-64.
[12]  Yilmaz,  U.,  Kircay,  A.,  Borekci,  S.,  2018,  “PV  system  fuzzy  logic  MPPT  method  and  PI  control  as  a  charge controller,” 81: 994-1001.
[13]  Hayder,  W.,  Ogliari,  E.,  Dolara,  A.,  Abid,  A.,  Hamed,  M.B.,  Sbita,  L.,  2020,  “Improved  PSO:  A  Comparative Study in MPPT Algorithm for PV System Control under Partial Shading Conditions,” 13: 1-22.
Habibi, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 1  (Januari  2024) Hal. 52-61
[14]  Firmanza, A.P., Habibi, M.N., Windarko, N.A., Yanaratri, D.S., 2020,  “Differential Evolution-based MPPT with Dual Mutation for PV Array under Partial Shading Condition,” IEEE: Malang.
[15]  Tjahjono,  A.,  Anggriawan,  D.O.,  Habibi,  M.N.,  Prasetyono,  E.,  2020,  “Modified  Grey  Wolf  Optimization  for Maximum Power Point Tracking in Photovoltaic System under Partial Shading Conditions,” 12: 94-104.
[16]  Windarko,  N.A.,  Sholikhah,  E.N.,  Habibi,  M.N.,  Prasetyono,  E.,  Sumantri,  B.,  Efendi,  M.Z.,  Mokhlis,  H.,  2022, “Hybrid  photovoltaic  maximum  power  point  tracking  of  Seagull  optimizer  and  modified  perturb  and  observe  for complex partial shading,” 12: 4571-4585.
[17]  Bolipo,  R.B.,  Mikkili,  S.,  Bonthagorla,  P.K.,  2020,  “Hybrid,  Optimization,  Intelligent  and  Classical  PV  MPPT Techniques: Review,” 7: 9-33.
[18] Ahmed, J., Salam, Z., 2018, “An Enhanced Adaptive P&O MPPT for Fast and Efficient Tracking Under Varying Environmental Conditions,” 9: 1487-1496.
[19]  Shang,  L.,  Guo,  H.,  Zhu,  W.,  2020,  “An  improved  MPPT  control  strategy  based  on  incremental  conductance algorithm,” 5: 1-18.
[20] Buoazza, F., Mohamed, M., Bouziane, B., Abdelhak, D., 2018, “Photovoltaic Generator modeling based on Look Up Table approach and implementation on STM32F407 board of the Perturb&Observe algorithm based MPPT,” IEEE: Medea.
[21] Habibi, M.N., Prakoso, D.N., Windarko, N.A., Tjahjono, A., 2020, “Perbaikan MPPT Incremental Conductance menggunakan ANN pada Berbayang Sebagian dengan Hubungan Paralel,” 8: 546-560.
[22]  Kumaresan,  A.,  Kandasamy,  N.K.,  Tafti,  H.D.,  2020,  “Binary  Search  and  Sectional  Theory-Based  Maximum Power Point Tracking Algorithms for Solar Photovoltaic Systems,” IEEE: Singapore